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MATLAB代码需先保存再运行 - DSGE 2015 Apr: Liberty Street Economics 博客文章 FRBNY DSGE...

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简介：
本文为纽约联邦储备银行的Liberty Street Economics博客文章，发布于2015年4月。内容介绍了在DSGE模型中使用MATLAB时的一个重要提示：代码必须保存后才能运行，以确保计算准确性及避免错误。 在运行FRBNYDSGE模型（版本990.2）的MATLAB代码之前，请先将其保存好。LibertyStreetEconomics博客文章“FRBNYDSGE模型预测”中讨论了这些代码的具体内容。 为了使用默认设置运行此模型，只需执行Main.m文件即可。该脚本会调用set_paths.m：用于设定输入和输出的目录，并将MATLAB路径添加到包含代码子文件夹的位置；spec_990.m：定义模型规格并指定估计与预测的重要标志；gibb_est_ant.m：计算后验模式并对从后验分布中进行采样；forecast_parallel_est_ant.m：用于对可观测值进行预测，此过程可以并行运行；forplot.m：将预测结果加载到数据结构中以便绘图准备；以及plotPresentation.m：绘制预测的情节。 如果需要更改估计和预测的默认设置，请查看spec_990.m。在那里您可以调整参数如reoptimize（是否重新优化以找到模式或使用保存的模式）、CH（是否计算外观或是使用已有的）及nsim（每个块中的后抽数量）。还可以调节nbloc等其他相关变量来满足您的需求。

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    本文为纽约联邦储备银行的Liberty Street Economics博客文章，发布于2015年4月。内容介绍了在DSGE模型中使用MATLAB时的一个重要提示：代码必须保存后才能运行，以确保计算准确性及避免错误。 在运行FRBNYDSGE模型（版本990.2）的MATLAB代码之前，请先将其保存好。LibertyStreetEconomics博客文章“FRBNYDSGE模型预测”中讨论了这些代码的具体内容。 为了使用默认设置运行此模型，只需执行Main.m文件即可。该脚本会调用set_paths.m：用于设定输入和输出的目录，并将MATLAB路径添加到包含代码子文件夹的位置；spec_990.m：定义模型规格并指定估计与预测的重要标志；gibb_est_ant.m：计算后验模式并对从后验分布中进行采样；forecast_parallel_est_ant.m：用于对可观测值进行预测，此过程可以并行运行；forplot.m：将预测结果加载到数据结构中以便绘图准备；以及plotPresentation.m：绘制预测的情节。 如果需要更改估计和预测的默认设置，请查看spec_990.m。在那里您可以调整参数如reoptimize（是否重新优化以找到模式或使用保存的模式）、CH（是否计算外观或是使用已有的）及nsim（每个块中的后抽数量）。还可以调节nbloc等其他相关变量来满足您的需求。
     
  • DSGE模型的MATLAB代码-Dynare在DSGE模型中的应用
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    本资料介绍了使用MATLAB和Dynare软件包进行动态随机一般均衡(DSGE)模型编程的方法与技巧，适用于经济学研究者及学生。 dsge模型的MATLAB代码Dynare-for-DSGE-模型thesis.mod文件是我2012年的硕士论文的一部分，该论文构建了一个带有金融加速器机制的DSGE模型。要执行此代码，您需要在Matlab上安装Dynare。我还提供了我的论文和代码以帮助理解模型。另外两个mod文件是同一论文中使用的其他代码。这两篇论文及其相关代码也可以在网上找到；我最初就是通过这种方式获取它们的。
     
  • MATLAB中AKAZE的代码先保存再运行: 加速KAZE功能
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    本项目提供了一种在MATLAB环境中优化使用AKAZE特征检测算法的方法。通过将预处理步骤中的代码进行预先计算并存储，以加快后续运行时KAZE描述符提取的速度。这种方法特别适用于需要频繁重复特征点检测的应用场景，如实时图像匹配和视频分析。 MATLAB代码先保存在运行自述文件-A-KAZE功能版本：1.5.0 日期：2014年11月12日 您可以从GitHub获取最新版本的代码。 其他实施： - 您可以尝试使用NiklasBergström的CUDAA-KAZE。 - 还有一个由铃木秀明开发非常快的CPUA-KAZE版本。 更新日志 版本：1.5.0 更改：该代码已更改为与OpenCV3.0兼容 版本：1.4.0 更改：可以使用AKAZEConfig.h中的OMP_MAX_THREADS定义来设置最大OpenMP线程数。默认情况下设置为16，这样可以避免某些具有许多内核的系统出现问题。 感谢ThomasFraenz创建命名空间libAKAZE以避免与Op
     
  • MATLAB代码先保存再运行 - cp-vton: 重新实现的特征图基虚拟试穿网络代码
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    这段简介可以描述为：cp-vton项目是基于特征图基的虚拟试穿网络的一个重现实现，使用MATLAB进行开发。强调在编写和测试代码时应先保存代码的良好实践。此代码实现提供了一个强大的工具，用于研究与应用虚拟服装试穿技术。 在进行基于特征的图像虚拟试穿网络（ECCV 2018论文）实现过程中，首先需要将MATLAB代码保存并运行以重新构建原始实验环境。值得注意的是，此次重现实验的结果可能与原版有所差异。 数据预处理是关键步骤之一，在此阶段我们将原始数据转换为适合使用的不同目录结构。具体操作是在VITON/data下的根目录中执行名为convert_data.m的MATLAB脚本，并获得新的格式化后的数据集。我们采用JSON格式来存储生成的姿态信息，然后将这些文件移动到自定义的数据路径下。 训练过程中仅使用L1损失作为评价标准，而偏移电视规范约束则用于增强几何匹配模型（GMM）的可靠性。一个典型的训练命令示例如下： ``` python train.py --name gmm_train_new --stage GMM --workers 4 --save_count 5000 --shuffle ``` 此外，用户可以通过TensorBoard查看训练结果。 以上步骤确保了基于特征保留图像虚拟试穿网络的准确实现，并为后续评估提供了坚实的基础。
     
  • DSGE入门课程资料
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    本资料为初学者设计，提供动态随机一般均衡（DSGE）模型的基础知识和实用技巧，包括理论讲解、案例分析及建模软件使用指南。适合经济学专业学生与研究人员参考学习。 为初学者提供关于动态随机一般均衡的学习指南，包括模型的基本思想以及求解方法的思路介绍。
     
  • Matlab经济学代码-Macro-Model_code: DSGE, 宏观经济模型, Matlab, Julia, Python, Dyn...
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    这是一个包含动态随机一般均衡（DSGE）宏观经济模型代码的资源库，使用了MATLAB、Julia和Python等编程语言，并结合Dynare工具进行模拟与分析。 Matlab经济学代码宏模型（更新）DSGE相关论文清单： 1. Hippolyted Albis, Fabrice Collard (2013): Age Groups and the Measurement of Population Aging, Demographic Research: Volume 29, Issue 23. 2. Igor Ermolaev, Charles Freedman, Michel Juillard, Ondra Kamienik, Dmitry Korshunov, Douglas Laxton (2008): Is Bank Lending Stringency Important? 3. Margarita Rubio, José A.Carrasco-Gallego (2014): Welfare Analysis of Basel I, II and III Using a DSGE Model 4. Frederic Boissay, Fabrice Collard, Frank Smets (2016): Boom and Bust Banking Crises, Journal of Political Economy: Volume 124, Issue 2
     
  • SolveDSGE.jl：用于求解DSGE模型的Julia库
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    SolveDSGE.jl 是一个专为经济学家和研究人员设计的 Julia 库，旨在高效地求解动态随机一般均衡（DSGE）模型。此工具简化了模型设定、数值求解及模拟过程，支持深入的宏观经济分析与政策评估。 SolveDSGE 是一个用于解决动态随机一般均衡（DSGE）模型的 Julia 软件包。它主要服务于对非线性一般均衡模型基于扰动和基于投影解决方案感兴趣的宏观经济学家。通过 SolveDSGE，用户可以使用多种互换使用的解算方法，并且这些方法中的任意一种都可以作为另一种方法的初始化步骤。 要利用 SolveDSGE 解决一个模型，需要准备两个文件：一个是包含待求解模型规格、参数及方程式的模型文件；另一个解决方案文件则负责读取并处理该模型文件，指定解决策略，执行实际计算，并进行后续分析工作。 安装此软件包的方法是，在 Julia 的 REPL 环境中输入 `using Pkg; Pkg.add(SolveDSGE)`。 此外，SolveDSGE 还依赖于多个其他软件包的支持：NLsolve、ForwardDiff、GaussQuadrature、ChebyshevApprox、SmolyakApprox 和 PiecewiseLi。
     
  • DSGE：动态随机一般均衡课程
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    本课程深入探讨DSGE模型，涵盖宏观经济理论、政策分析及实证研究方法，旨在培养经济学专业人员掌握现代经济分析工具。 动态随机一般均衡（DSGE）课程的教材适用于研究生水平的学习者，涵盖模型、解决方案及估计方法的内容。如果您发现任何错误，请随时告知我。这本教材是我多年来在不同课程中使用的材料集合而成，并计划于2018/19冬季学期教授有关DSGE模型的课程时进一步更新和整合内容。 该课程主要面向经济学高级学生，特别是那些对现代宏观计量经济学基本方法与当前进展感兴趣的硕士研究生以及博士生。本课程结合了理论宏观经济（如经济增长、失业及通货膨胀等总体变量的研究）与计量经济学的方法论（即形式统计方法在经验经济分析中的应用），并强调其高计算能力需求。 我们将专注于使用MATLAB进行实际的计算实现，以增强学习效果和理解深度。整个课程包含三个模块：第一个主题将介绍推导动态随机一般均衡模型一阶条件的基础知识；接下来通过数值方法进一步探索这些理论概念的实际应用与解析技巧。
     
  • 我的第二篇MySkins博客代码文章
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    本文为作者在MySkins博客上发布的第二篇文章，主要内容围绕编程代码进行探讨和分享，适合对编程感兴趣的读者阅读。 【MySkins】是一个与主题皮肤相关的技术概念，在软件开发的GUI（图形用户界面）设计领域广泛应用。它允许用户根据个人喜好自定义应用程序外观而不影响其核心功能。第二篇关于MySkins博客可能详细介绍了实现这一特性的方法。 在该文章中，作者分享了有关MySkins编程实践的关键知识点： 1. **皮肤引擎**：这是MySkins的核心部分，负责解析和应用皮肤文件，并改变控件的外观。它包含了解析XML或JSON等格式的皮肤定义的能力以及动态更新UI元素样式的功能。 2. **皮肤文件结构**：通常包括颜色、图像和字体资源定义及与各个控件对应的样式规则。理解这种结构对于创建和应用皮肤至关重要。 3. **组件可皮肤化**：为了支持MySkins，每个UI组件（如按钮、文本框或菜单）都需要具备接收并应用皮肤样式的接口或属性。 4. **事件处理**：当用户切换皮肤时可能需要触发一些特定的事件。理解这些事件及其处理方法是实现MySkins的关键部分。 5. **性能优化**：频繁更换皮肤可能会对应用程序性能产生影响，因此优化加载和应用过程、减少不必要的重绘对于提升用户体验至关重要。 6. **跨平台支持**：如果目标是多平台的应用程序，则需要考虑不同操作系统或框架下的皮肤兼容性问题。这可能涉及不同的渲染机制和资源管理策略的使用。 7. **用户体验设计原则**：优秀的皮肤不仅在于视觉效果，还应注重易用性和一致性。在开发时应当考虑到各种用户需求，并提供清晰的视觉层次以及良好的交互反馈体验。 8. **测试与调试**：实现MySkins过程中充分进行兼容性、性能和界面可用性的测试是必不可少的步骤之一。 9. **皮肤版本控制**：随着应用迭代，可能需要管理和更新皮肤。有效的版本控制系统能够帮助追踪并分发这些变化。 10. **社区资源分享机制建设**：通过建立一个允许用户共享下载皮肤的设计平台可以增加软件吸引力，并为用户提供丰富的选择范围。 压缩包内的MySkins文件集包含了实现上述功能的源代码、皮肤资源和相关文档。深入分析学习这些材料可以帮助开发者更好地理解MySkins技术并将其应用到自己的项目中，从而向用户提供个性化的界面体验。
     
  • 编程随想博客的匿名术文章合集 2009~2015
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    编程随想博客的匿名术文章合集 2009~2015收录了博主在该时期内关于网络匿名技术的文章，涵盖多种在线保护隐私的方法和工具。 编程随想博客匿名术文集收录了2009年至2015年间的文章，涵盖了这一时期关于网络技术与安全的诸多探讨。这些文章深入浅出地讲解了一系列的技术话题，并且保持了一贯的独立思考风格。